基于深度哈希的大规模幼儿图书页面检索方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 论文的主要研究内容及组织结构 | 第18-21页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 论文主要组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第21-35页 |
| 2.1 图像预处理 | 第21-26页 |
| 2.1.1 图像分割 | 第21-24页 |
| 2.1.2 几何校正 | 第24-26页 |
| 2.2 卷积神经网络与表征学习 | 第26-29页 |
| 2.2.1 卷积神经网络的相关介绍 | 第26-29页 |
| 2.2.2 基于卷积神经网络的特征表达 | 第29页 |
| 2.3 哈希方法 | 第29-34页 |
| 2.3.1 哈希方法简介 | 第29-33页 |
| 2.3.2 哈希方法的运算比较 | 第33页 |
| 2.3.3 哈希方法的优缺点 | 第33-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 图书页面图像预处理 | 第35-42页 |
| 3.1 改进的图像分割方法 | 第35-38页 |
| 3.2 几何畸变校正 | 第38-39页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第39-41页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第39-40页 |
| 3.3.2 本文分割方法有效性验证 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于卷积神经网络的图书页面图像特征提取 | 第42-54页 |
| 4.1 卷积神经网络的结构 | 第42-43页 |
| 4.2 无关任务数据集预训练 | 第43-44页 |
| 4.3 图书页面图像数据集微调 | 第44-47页 |
| 4.3.1 数据集 | 第44-46页 |
| 4.3.2 微调 | 第46-47页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第47-52页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第48页 |
| 4.4.2 实验分析 | 第48-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 基于深度哈希的检索加速 | 第54-64页 |
| 5.1 哈希网络的结构设计 | 第54-56页 |
| 5.2 哈希网络损失函数 | 第56-58页 |
| 5.2.1 监督哈希方法的损失函数分析 | 第56-57页 |
| 5.2.2 量化损失的引入 | 第57页 |
| 5.2.3 本文哈希网络的损失函数 | 第57-58页 |
| 5.3 哈希网络的训练 | 第58-60页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第60-63页 |
| 5.4.1 实验设置 | 第60页 |
| 5.4.2 本文深度哈希方法的有效性验证 | 第60-62页 |
| 5.4.3 引入量化损失的必要性验证 | 第62页 |
| 5.4.4 距离运算耗时对比 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 系统设计与实现 | 第64-72页 |
| 6.1 系统软硬件环境 | 第64页 |
| 6.2 系统结构 | 第64-65页 |
| 6.3 实验结果与分析 | 第65-71页 |
| 6.3.1 整体性能 | 第68-70页 |
| 6.3.2 二次检索 | 第70页 |
| 6.3.3 检索耗时 | 第70-71页 |
| 6.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第七章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 7.1 总结 | 第72-73页 |
| 7.2 不足与展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
